Process / pipelineSimulation / optimization
결정론적 유전 알고리즘 — 무작위성이 없는 진화 최적화
결정론적 유전 알고리즘(DGA)은 확률적 샘플링 대신 전적으로 결정론적 연산자와 고정된 결정 규칙을 사용하여 진화 연산의 구조적 틀 — 모집단, 선택, 교차, 대체 — 을 적용합니다. 무작위성을 제거함으로써 알고리즘은 완전히 재현 가능해집니다. 동일한 문제에 두 번 실행해도 동일한 해가 나오므로 엄격한 벤치마킹, 재현성 연구 및 확률성이 바람직하지 않은 시스템에 적용 가능합니다.
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출처
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 9780201157673
- Mahfoud, S. W. (1995). Niching methods for genetic algorithms. IlliGAL Report No. 95001, University of Illinois at Urbana-Champaign. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Genetic Algorithm — Evolutionary optimization with deterministic selection and operators. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/deterministic-genetic-algorithm
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